AIGC技術的基礎在于構建基于自然語言處理的預訓練模型，并結合先進的生成算法與多模態技術，開發出能夠自動生成豐富內容的產品。其基本特征在于利用海量數據和智能化的內容組織來推動內容的生產。AIGC技術生成的內容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務資源高度契合。將AIGC技術引入讀者服務，尤其是閱讀推廣活動中，將為公共圖書館活動策劃和實施帶來別樣的體驗。傳統的公共圖書館閱讀推廣活動通常以內容策劃為基礎，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創意征集活動等。隨著時間推移，這些活動逐漸顯露出同質化嚴重、創新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務具有商家對顧客（BusinesstoConsumer，B2C）屬性，而個性化服務在多個B2C行業中已被證明具有明顯優勢。例如，抖音、小紅書等平臺為大眾提供個性化視頻推薦，逐漸取代傳統短視頻平臺。隨著AIGC技術的迅猛發展，公共圖書館閱讀推廣活動迎來了實現更多個性化服務的機遇。科技文獻用戶的知識需求不斷細化和要求不斷提高，傳統科技文獻資源組織方式難以滿足要求。天津智慧導讀常見問題

智慧圖書館是數字時代圖書館領域的一次**性發展，旨在通過信息技術和AI等，滿足日益增長的數字信息需求和不斷變化的用戶需求。據統計，全球數字數據的產生量已達到每天1.5TB，并以每年20%的速率快速增長。這種大數據環境為用戶提供了前所未有的信息量，也對圖書館的服務模式提出了新的要求。智慧圖書館通過整合數字化資源，包括電子書、學術期刊、多媒體內容等，構建了龐大的信息庫。這些資源的數字化不僅使用戶能夠遠程訪問海量文獻，還通過智能化的搜索和檢索系統，使資源獲取和使用變得更加便捷和高效。此外，智慧圖書館利用AI，采用自然語言處理和機器學習等，分析用戶行為和偏好，為其提供了個性化的閱讀推薦和學術導航，大幅提升了用戶體驗和滿意度。隨著技術的進步，智慧圖書館不斷推動服務自動化和智能化，不僅提高了圖書館的運營效率，也為用戶創造了更便捷的學習和研究環境。哪些智慧導讀近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為 AI 發 展的關鍵分支。

面向數智環境下圖書館數智服務的全要素精細感知、復雜資源有效融合、多服務高效協同等需求，結合IT規劃參考模型，系統分析智慧圖書館的前沿研究與實踐，充分融合智慧數據的演進范式及迭代模式，以數據治理體系為基礎、數智技術體系為賦能智慧數據流通轉化過程及圖書館數智服務流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機交互層、數智服務層、業務層、數據存儲層、標準規范層、基礎設施層構建融合智慧數據的圖書館數智服務平臺。

在智慧圖書館中，智慧館員必須走在前列，成為圖書館業務的先行者。智慧館員能否科學地配置到合適的工作崗位，對智慧圖書館的建設至關重要。因此，高職院校圖書館需要為智慧館員建立個性化檔案，以便科學地安排他們的工作崗位。這一過程應遵循雙向選擇原則，尊重每位館員的習慣和興趣，根據他們的個性特點進行崗位配置。這樣的配置能夠激發館員的內在動力和工作熱情。同時，也要遵循專業化和均衡化的原則，根據圖書館的運行情況和館員的發展狀況，適時進行科學的調整。這樣的措施不僅能夠讓館員發揮自己的長處，避免短處，減少工作的盲目性，還有利于他們不斷自我提升和完善。智慧導讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點。

近年來人工智能生成內容（AI-GeneratedContent，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為AI發展的關鍵分支。AIGC技術的迅速發展為各行各業的數字化轉型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、金融、醫療等行業領域[1]。ChatGPT是AIGC技術的***應用成果[2]，掀起了多領域的生成式人工智能熱潮，以其語義理解、多輪對話、敢于質疑等特征引起了學界和業界大量研究者的關注。信息技術是閱讀服務創新的**驅動力，AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內容，這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。智慧導讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景。福建智慧導讀咨詢熱線

圖書館的數字文獻知識服務通常是由圖書館采購數字文獻資源，讀者分別各自訪問一個個的文獻數據庫。天津智慧導讀常見問題

首先，智慧導讀系統會收集用戶在閱讀過程中的各種數據，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數據可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數據可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數據清洗和預處理。這一步包括去除重復數據、填充缺失值、轉換數據格式等操作，以便進行后續的數據挖掘工作。利用機器學習和數據分析技術，對用戶數據進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析，發現用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數據的聚類、分類和關聯規則挖掘等，可以發現用戶群體之間的相似性和差異性，為后續的推薦算法提供依據。天津智慧導讀常見問題